論文の概要: Discovering novel quantum dynamics with NISQ simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08293v1
- Date: Tue, 09 Dec 2025 06:48:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.843698
- Title: Discovering novel quantum dynamics with NISQ simulators
- Title(参考訳): NISQシミュレータによる新しい量子力学の発見
- Authors: Pedram Roushan, Leigh S. Martin,
- Abstract要約: 量子シミュレーターは、多体量子力学の理解を深めた。
これらの知見の多くは理論上あるいは数値的に得られたものである。
量子シミュレータはすでに従来の知恵に挑戦し、洗練し始めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.053842278437536674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Major technological advances of the past century are rooted in our understanding of quantum physics in the non-interacting limit. A central challenge today is to understand the behavior of complex quantum many-body systems, where interactions play an essential role. About four decades ago, Richard Feynman proposed using controllable quantum systems to efficiently simulate complex physics and chemistry problems, envisioning quantum orreries, highly tunable quantum devices built to emulate less understood quantum systems. Here we ask whether quantum simulators have already uncovered new physical phenomena-and, if so, in which areas and with what impact. We find that, in several notable instances, they have advanced our understanding of many-body quantum dynamics. Although many of these insights could in principle have been obtained theoretically or numerically, they were nevertheless first achieved using quantum processors. While a broad landscape of problems beyond non-equilibrium dynamics still awaits exploration, it is encouraging that quantum simulators are already beginning to challenge and refine our conventional wisdom.
- Abstract(参考訳): 過去1世紀の主な技術的進歩は、相互作用しない極限における量子物理学の理解に根ざしている。
今日の中心的な課題は、相互作用が重要な役割を果たす複雑な量子多体系の振る舞いを理解することである。
約40年前、リチャード・ファインマン(Richard Feynman)は、制御可能な量子系を用いて、複雑な物理学と化学の問題を効率的にシミュレートし、より理解されていない量子系をエミュレートするために構築された、高度に調整可能な量子デバイスを構想した。
ここでは、量子シミュレーターが既に新しい物理現象を発見しているかどうかを問う。
いくつかの顕著な例において、彼らは多体量子力学の理解を深めた。
これらの知見の多くは理論上あるいは数値的に得られたが、しかしながら量子プロセッサを用いて最初に達成された。
非平衡力学を超えた幅広い問題の展望はいまだ探索を待っているが、量子シミュレーターが我々の従来の知恵に挑戦し、洗練し始めていることを奨励している。
関連論文リスト
- Digital quantum simulation of many-body systems: Making the most of intermediate-scale, noisy quantum computers [51.56484100374058]
この論文は量子デバイス上の量子力学をシミュレートすることを中心にしている。
本稿では,量子力学における最も関連性の高い量子アルゴリズムの概要を紹介する。
近い将来に量子シミュレーションの恩恵を受けることができる量子力学における関連する問題を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-29T10:37:19Z) - Superconducting Quantum Simulation for Many-Body Physics beyond Equilibrium [0.0]
超伝導量子シミュレーションの基本概念と最近の実験的進歩について概説する。
非平衡多体系における開問題を真に解くための量子シミュレーション実験の展望について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T08:27:01Z) - Quantum sensing with atomic, molecular, and optical platforms for fundamental physics [0.611309374994742]
基礎物理学と新しい応用のための説得力のある長期的なビジョンは、量子情報科学の急速な発展を活用することであると我々は主張する。
我々は、重力の量子的側面、基本的な対称性など、最も興味深く挑戦的な問題のいくつかが、新たな量子計測フロンティアで取り組まれることを期待している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T20:56:20Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T07:32:57Z) - The Basics of Quantum Computing for Chemists [0.0]
本稿では,量子情報の基本的側面と量子コンピューティングとの関係について概説する。
量子コンピュータにおける量子化学シミュレーションと現在の状況について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T20:10:00Z) - Standard Model Physics and the Digital Quantum Revolution: Thoughts
about the Interface [68.8204255655161]
量子システムの分離・制御・絡み合いの進歩は、かつての量子力学の興味深い特徴を、破壊的な科学的・技術的進歩のための乗り物へと変えつつある。
本稿では,3つの領域科学理論家の視点から,絡み合い,複雑性,量子シミュレーションのインターフェースについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-10T06:12:06Z) - Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。
本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T12:48:00Z) - Quantum algorithms for quantum chemistry and quantum materials science [2.867517731896504]
本稿では, 電子構造, 量子統計力学, 量子力学の分野において, 量子コンピュータ上での解に対する潜在的な関心について, 化学・材料科学の中心的な問題を簡潔に述べる。
我々は、基底状態、力学、熱状態シミュレーションのための量子アルゴリズムの現在の進歩の詳細なスナップショットを取得し、将来の発展のためにそれらの強みと弱点を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-10T22:49:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。